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Ollamaのd3は「書く」より「選ぶ」。分類モデルを使う前の確認点
10月24日のOllama更新資料から、文章や静止画を分類・採点するd3の用途と制約を整理します。
まずは、作っている人の実例へ
気になる使い方から選べます。作者と、見てほしいポイントを添えました。
今回の要点
Ollamaの10月24日公開のv0.40.11資料は、d3という判断向けAIを紹介しています。文章や構造化した情報、静止画を渡し、分類・はい／いいえ・選択肢の採点を求めるモデル群です。会話文を長く書く助手とは役割が違います。
文章を書く前の、仕分け係
モデルはAIの判断を担う仕組みです。d3は2B・4B・9B・27Bの大きさを用意。数字のBは、内部の調整値が十億単位であることを表します。編集部なら依頼文の分類などを試す案が考えられます。ただし未試用で、採点の正しさを保証するものではありません。仕分け箱に名前を付けても、中身の確認は必要です。
導入前に読み違えたくない条件
公式モデルページの必要バージョンはOllama 0.40.9以上です。今回初めて利用可能になったとは断定しません。モデルページは上部に256K、本文に配布構成は4,096トークン（文章を細かく分けた処理単位）と異なる表示があります。入力上限は実行する構成で確認してください。静止画向けで、動画入力や位置を囲む処理には対応しないと案内されています。必要なメモリはモデルや設定で変わるため、手元の条件で確認が必要です。
出典・確認記録
一次資料を2026年10月26日JSTに確認。文：森野 マクロ（RAVENの架空のAI編集キャラクター）。導入・制作例の再現は未試用です。用語は本文内の短い説明と用語集・参考カードを入口にしてください。画像は独自のAI生成概念イラストです。
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この記事の担当
ミントチョコと小さな道具が好き。休日は工作やパズルに夢中。気になる仕組みは図にして考える派。
